Automatyzacja obsługi roszczeń może wyeliminować powtarzalne czynności, skrócić czas rozpatrywania spraw i zwiększyć zadowolenie klientów. Najlepsze wyniki osiąga się jednak dopiero po dokładnym zrozumieniu, w jaki sposób roszczenie ubezpieczeniowe przechodzi przez organizację, zanim podejmie się decyzję, które etapy należy zautomatyzować.
Dlaczego proces mapowania roszczeń musi być traktowany priorytetowo?
Nawet przyspieszony, ale nadal nieefektywny proces nadal prowadzi do słabych wyników. Obsługa roszczeń często wiąże się z powtarzającymi się kontrolami, ręcznym wprowadzaniem danych, rozłączonymi systemami oraz nieformalnymi przekazami zadań, które pozostają niewidoczne w standardowej dokumentacji procesowej.
Badania Deloitte dotyczące robotyki wykazały, że chociaż 53% spośród ponad 400 organizacji wdrażało automatyzację procesów robotycznych (RPA), to w 2017 r. tylko 3% z nich osiągnęło skalę przekraczającą 50 robotów, a w następnym roku odsetek ten wzrósł zaledwie do 4%. Ta luka podkreśla znaczenie projektowania procesów i zarządzania nimi równolegle z technologią.
Przed wyborem platformy do automatyzacji obsługi roszczeń należy sporządzić mapę rzeczywistego przepływu pracy od pierwszego zgłoszenia do zamknięcia sprawy, uwzględniając wyjątki i rozwiązania zastępcze. Należy zarejestrować każdy system, decyzję, kolejkę, dokument i przekazanie zadania, zwracając szczególną uwagę na powielanie wprowadzanych danych, czas oczekiwania oraz przepływ między systemami głównymi a satelitarnymi.
Właśnie te punkty tarcia często stwarzają największe możliwości automatyzacji procesu rozpatrywania roszczeń.
Jak wygląda cykl obsługi roszczeń na poszczególnych etapach?
Typowy proces rozpatrywania roszczeń ubezpieczeniowych obejmuje znacznie więcej niż tylko wstępne zgłoszenie roszczenia. Przedstawienie pełnego cyklu życia roszczenia pozwala łatwiej dostrzec, w jakich obszarach pomocna może być automatyzacja, a gdzie nadal istotna jest ludzka ocena sytuacji.
1. Zgłoszenie szkody (FNOL) i przyjęcie zgłoszenia
Pierwsze zgłoszenie szkody (FNOL) może wpłynąć za pośrednictwem centrum obsługi telefonicznej, formularza internetowego, poczty elektronicznej, aplikacji mobilnej, brokera lub innego kanału. Informacje mogą mieć charakter ustrukturyzowany, niekompletny lub całkowicie nieustrukturyzowany.
Jest to typowy punkt wyjścia dla inteligentnego przetwarzania dokumentów, przetwarzania języka naturalnego oraz automatycznego pozyskiwania danych. Zamiast prosić pracownika o przeczytanie dokumentu i ręczne wprowadzenie jego treści, zautomatyzowany system może wyodrębnić istotne informacje i wypełnić odpowiednie pola.
2. Walidacja i weryfikacja zasięgu
Roszczenie jest weryfikowane pod kątem informacji zawartych w polisie, zakresu ubezpieczenia, wyłączeń, terminów i innych warunków. Etap ten często wiąże się z przełączaniem się między platformą obsługi roszczeń, systemem zarządzania polisami oraz odpowiednimi zewnętrznymi źródłami danych.
Należy zidentyfikować każdy etap wyszukiwania w systemach i ręcznego wprowadzania danych. Proces, który wymaga od rzeczoznawcy kopiowania informacji między istniejącymi systemami, może być lepszym kandydatem do wdrożenia RPA niż bardziej zaawansowany przypadek zastosowania sztucznej inteligencji.
3. Segmentacja, klasyfikacja priorytetów i ocena złożoności
Roszczenia są oceniane i kierowane dalej na podstawie takich czynników, jak wartość, waga, złożoność oraz potencjalne ryzyko oszustwa.
Uczenie maszynowe może wspomagać segmentację i ustalanie priorytetów poprzez identyfikację wzorców w historycznych zgłoszeniach szkód. Schemat powinien dokładnie pokazywać, gdzie generowana jest ocena, kto ją weryfikuje oraz co się dzieje, gdy ocena wykracza poza dopuszczalny zakres.
4. Rezerwacja
Ubezpieczyciel ustala i aktualizuje przewidywany koszt szkody. W zależności od rodzaju działalności może to obejmować zastosowanie zasad, danych historycznych, oceny rzeczoznawcy oraz danych aktuarialnych.
Przedstawienie procesu w formie schematu pomaga oddzielić etapy obliczeniowe, które można zautomatyzować, od decyzji wymagających nadzoru specjalisty.
5. Postępowanie wyjaśniające i zgłaszanie przypadków nadużyć
Bardziej złożone sprawy mogą być badane wewnętrznie lub przekazywane do Jednostki ds. Dochodzeń Specjalnych (SIU). W wykrywaniu nadużyć można wykorzystywać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do identyfikacji nietypowych wzorców, jednak proces ten nadal musi jasno określać, kto bada zgłoszenie, jakie dowody są gromadzone oraz kto podejmuje ostateczną decyzję.
6. Likwidacja szkód i instrukcje dla dostawców
Rzeczoznawcy mogą dokonywać wyceny szkód, organizować oględziny oraz wydawać zalecenia warsztatom naprawczym, inżynierom, placówkom medycznym lub innym dostawcom. Takie przekazywanie zadań może powodować zatory i opóźnienia, zwłaszcza gdy informacje muszą być przekazywane ręcznie między organizacjami.
7. Podejmowanie decyzji i rozstrzyganie spraw
Ubezpieczyciel ustala, czy roszczenie podlega pokryciu, jaka kwota przysługuje oraz czy konieczne jest przeprowadzenie dodatkowego postępowania wyjaśniającego. Jest to kluczowy punkt kontrolny w każdym projekcie dotyczącym zautomatyzowanego rozpatrywania roszczeń, ponieważ podejmowane decyzje mogą mieć poważne konsekwencje dla klientów.
8. Odszkodowanie i obsługa płatności
Po zatwierdzeniu rozliczenia rozpoczyna się przetwarzanie płatności. Zautomatyzowane systemy mogą weryfikować szczegóły płatności, uruchamiać zatwierdzone płatności oraz aktualizować odpowiednie zapisy, przy czym zachowane są mechanizmy kontrolne na wypadek wystąpienia wyjątków.
9. Odzyskiwanie mienia, subrogacja i ratownictwo
Ubezpieczyciel może dochodzić zwrotu kosztów od innej strony, skorzystać z prawa subrogacji lub zająć się zarządzaniem mieniem uratowanym. Działania te często angażują odrębne zespoły i podmioty zewnętrzne, co sprawia, że warto je uwzględnić w mapowaniu procesów w celu zidentyfikowania punktów przekazania zadań i konieczności ponownej pracy.
10. Zamknięcie, ponowne otwarcie, skargi i odwołania
Zgłoszenie można zamknąć, ponownie otworzyć lub zakwestionować poprzez złożenie skargi lub odwołania. Te późniejsze etapy łatwo przeoczyć, gdy skupiamy się na początkowej fazie rozpatrywania zgłoszeń, ale to właśnie one ujawniają, czy wcześniejsze decyzje spowodowały dodatkową pracę.
W całym cyklu życia sprawy należy odnotowywać każde przekazanie, kolejkę, pętlę ponownej pracy oraz etap ponownego wprowadzania danych. Najbardziej uporczywe problemy często pojawiają się na styku systemów i zespołów, a nie w obrębie poszczególnych zadań.
Pierwszym krokiem jest opracowanie schematu procesu. Oto, jak wygląda krok drugi.
Jak firma Future Processing pomogła Hiscox w migracji 58 000 polis i skróciła trwającą miesiące analizę wyceny do kilku minut.
Która metoda modelowania najlepiej pasuje do danego zagadnienia: BPMN, SIPOC, strumień wartości czy pasy robocze?
Różne techniki mapowania pozwalają odpowiedzieć na różne pytania, więc wybór jednej metody na każdym etapie może niepotrzebnie komplikować sprawę.
Model SIPOC – dostawcy, dane wejściowe, proces, wyniki i klienci – sprawdza się dobrze na początku projektu. Daje zespołom szybki wgląd w granice procesu i pomaga uzgodnić, co mieści się w jego zakresie. Jego słabością jest to, że może stwarzać fałszywe poczucie zrozumienia: ogólny zarys może być jasny, podczas gdy szczegóły operacyjne pozostają niewidoczne.
Diagramy typu „swimlane” lub międzyfunkcjonalne są bardziej przydatne, gdy problemem są przekazywania zadań. Dzięki podziałowi działań według zespołów, ról lub systemów pokazują one dokładnie, gdzie roszczenie przechodzi z jednego właściciela do drugiego. Jest to szczególnie cenne w przypadku obsługi roszczeń, ponieważ każde przekazanie może wiązać się z czasem oczekiwania, koniecznością ponownej pracy lub powielaniem wprowadzania danych.
Mapowanie strumienia wartości dodaje perspektywę ekonomiczną. Pomaga ono oszacować czas cyklu, czas oczekiwania i inne formy marnotrawstwa. Jest to przydatne, gdy celem jest opracowanie uzasadnienia biznesowego dla automatyzacji obsługi roszczeń oraz zidentyfikowanie obszarów, w których skrócenie czasu realizacji przyniosłoby największy efekt.
BPMN 2.0 zapewnia najbardziej ustrukturyzowaną opcję. Jest to oparta na standardach notacja, która pozwala przedstawiać zdarzenia, czynności, punkty kontrolne, komunikaty, wyjątki i uczestników w sposób umożliwiający szczegółowe projektowanie procesów, a w niektórych środowiskach – również ich realizację.
W przypadku większości programów automatyzacji likwidacji szkód najlepiej sprawdza się hierarchia. Zacznij od ogólnego widoku SIPOC lub strumienia wartości, wykorzystaj pasy robocze do zaznaczenia punktów przekazania, a następnie opracuj szczegółowe modele BPMN tam, gdzie automatyzacja lub przeprojektowanie wymagają precyzji.
Co najważniejsze, najpierw należy odwzorować stan obecny. Należy uchwycić wyjątki, rozwiązania tymczasowe i nieefektywne etapy obok „czystej ścieżki”. Wersja przedstawiająca proces „z wszystkimi niedoskonałościami” zazwyczaj najlepiej ujawnia, gdzie automatyzacja przyniesie największe korzyści.
Eksploracja procesów czy warsztaty: w jaki sposób można poznać przebieg danego procesu?
Warsztaty pokazują, jak pracownicy wyobrażają sobie przebieg procesu rozpatrywania roszczeń; analiza procesów (process mining) pokazuje, jak ten proces przebiega w rzeczywistości. Wywiady pozostają cennym źródłem informacji pozwalającym zrozumieć, dlaczego roszczenia są przenoszone między kolejkami, dlaczego stosuje się rozwiązania alternatywne i w jakich miejscach pracownicy odbiegają od oficjalnego procesu.
Ograniczeniem jest to, że mapy tworzone podczas warsztatów często odzwierciedlają zamierzoną lub najlepiej znaną ścieżkę. Rzadkie wyjątki, długie kolejki i powtarzające się przeróbki mogą łatwo zostać pominięte.
Eksploracja procesów odtwarza ścieżki przetwarzania roszczeń na podstawie dzienników zdarzeń. Wymagają one co najmniej identyfikatora sprawy (Case ID), działania (Activity) i sygnatury czasowej (Timestamp): identyfikator sprawy łączy zdarzenia z danym roszczeniem, działanie rejestruje, co się wydarzyło, a sygnatura czasowa ustala kolejność. Dodatkowe dane, takie jak zespół, rodzaj roszczenia, wartość i kanał, zapewniają lepszy wgląd w proces.
Następnie kontrola zgodności porównuje rzeczywisty proces z oczekiwanym modelem, wskazując pominięte zatwierdzenia, nieoczekiwane trasy, działania niezgodne z kolejnością oraz powtarzające się poprawki.
Głównym ograniczeniem jest jakość dzienników zdarzeń. Brakujące znaczniki czasu, niespójne identyfikatory spraw oraz luki między systemami mogą skutkować niekompletnym obrazem sytuacji. Z tego powodu najskuteczniejsze podejście łączy warsztaty poświęcone kontekstowi z eksploracją procesów, aby zweryfikować te założenia w oparciu o rzeczywiste dane dotyczące przetwarzania roszczeń.
Czy Państwa dane i architektura są gotowe do automatyzacji procesów obsługi roszczeń?
Przed automatyzacją procesu rozpatrywania roszczeń należy sprawdzić, czy architektura systemowa jest w stanie to obsłużyć.
Zacznij od podstawowej platformy obsługi roszczeń. Określ, do których danych można uzyskać dostęp za pośrednictwem interfejsów API, które transakcje wymagają interfejsu użytkownika, a które czynności nadal opierają się na arkuszach kalkulacyjnych, wiadomościach e-mail lub ręcznym przesyłaniu danych.
Ma to znaczenie, ponieważ robotyzacja procesów (RPA) może wypełniać luki między aplikacjami, ale wykorzystywanie RPA jako stałego zamiennika integracji systemowej może prowadzić do niestabilnej automatyzacji. Pobieranie danych z ekranu może działać, gdy nie ma interfejsu, jednak zmiany w układzie ekranu, metodzie uwierzytelniania lub przepływie pracy aplikacji mogą spowodować awarię robota.
Lepsza architektura długoterminowa zazwyczaj oddziela koordynację od poszczególnych aplikacji. Warstwa przepływu pracy może koordynować obsługę roszczenia, w miarę możliwości wywoływać istniejące systemy za pośrednictwem interfejsów API oraz kierować wyjątki do pracowników. Przetwarzanie dokumentów, wykrywanie oszustw, przetwarzanie płatności i inne specjalistyczne funkcje można następnie włączyć do szerszego przepływu pracy.
W przypadku starszych systemów rozwiązania SPA oparte na robotycznej automatyzacji procesów (RPA) mogą nadal odgrywać rolę tam, gdzie wymiana lub integracja starszego systemu byłaby nieproporcjonalna. Kluczem jest zrozumienie, dlaczego wykorzystuje się RPA i gdzie w szerszej architekturze leży zależność.
Równie ważna jest jakość danych. Automatyzacja rozpatrywania roszczeń zależy od dokładnych zapisów dotyczących polis, spójnych informacji o klientach, wiarygodnych znaczników czasu oraz dostępnych dokumentów. Sztuczna inteligencja może pomóc w interpretacji informacji nieustrukturyzowanych, jednak słaba jakość danych źródłowych nadal będzie skutkować błędnymi decyzjami na dalszych etapach procesu.
Jakie wskaźniki należy zebrać przed wdrożeniem automatyzacji?
Automatyzacja wymaga punktu odniesienia. Bez niego trudno jest udowodnić, czy nowy system usprawnił rozpatrywanie roszczeń, czy też po prostu przeniósł pracę w inne miejsce.
Zacznij od oddzielenia czasu cyklu od czasu obsługi. Czas cyklu to czas, jaki upłynął od jednego zdefiniowanego punktu do drugiego; czas obsługi mierzy bezpośrednią pracę wykonywaną przez pracowników. Rozpatrzenie roszczenia może charakteryzować się krótkim czasem obsługi, ale długim czasem cyklu, ponieważ spędza ono kilka dni w kolejkach.
Przydatne wskaźniki to:
- Wskaźnik obsługi ręcznej: ile roszczeń wymaga ręcznej interwencji?
- Wskaźnik przetwarzania bezpośredniego (STP): jaki odsetek wniosków zostaje rozpatrzony bez udziału człowieka?
- Czas od pierwszego zgłoszenia do rozliczenia: ile czasu zajmuje cały proces?
- Wskaźnik ponownej obróbki i wyjątków: jak często roszczenie wraca do wcześniejszego etapu?
- Straty: gdzie występują możliwe do uniknięcia wypłaty lub straty procesowe?
- Wydatki na odszkodowania: ile wydaje się na rozliczenie roszczeń?
- Wskaźnik LAE: jak wysokie są koszty likwidacji szkód związane z portfelem roszczeń?
- Wysiłek klienta i wskaźnik NPS: jak łatwa jest obsługa roszczeń?
- Liczba skarg: jak często klienci kwestionują proces lub wynik?
Wskaźniki te pomagają również zidentyfikować właściwy cel automatyzacji. Jeśli proces charakteryzuje się dużą liczbą interakcji, ale krótkim czasem trwania cyklu, szansą na poprawę może być zwiększenie wydajności pracy. Jeśli czas trwania interakcji jest umiarkowany, ale roszczenia czekają kilka dni na przekazanie między zespołami, przeprojektowanie przepływu pracy może mieć większe znaczenie niż automatyzacja poszczególnych zadań.
Luka pomiarowa w całej branży pozostaje znaczna. Raport Capgemini „World Property and Casualty Insurance Report 2026”, oparty na badaniu obejmującym 344 kierowników z branży ubezpieczeniowej, 809 pracowników i 1 113 ubezpieczonych, wykazał, że 42% ubezpieczycieli nie mierzy wyników zastosowania sztucznej inteligencji, podczas gdy około 60% pozostaje na etapie badań lub weryfikacji koncepcji, a jedynie około 10% z powodzeniem wdraża rozwiązania na większą skalę.
To sprawia, że pomiary bazowe są praktycznym wymogiem automatyzacji likwidacji szkód, a nie jedynie ćwiczeniem sprawozdawczym.
Czy opracowałeś schemat przebiegu procesu rozpatrywania roszczeń? Zautomatyzujmy te etapy, które tego wymagają.
futureClaims™ — modułowa technologia obsługi roszczeń dotyczących złożonych spraw komercyjnych i specjalistycznych: inteligentna klasyfikacja roszczeń, automatyczne śledzenie dokumentów, pulpity nawigacyjne działające w czasie rzeczywistym oraz monitorowanie nadużyć.
Jakie wymagania w zakresie zautomatyzowanego rozpatrywania roszczeń stawiają FCA, RODO, unijna ustawa o sztucznej inteligencji oraz DORA?
Automatyzacja zmienia środowisko kontroli w momencie, gdy zautomatyzowany system ma wpływ na rozpatrzenie roszczenia klienta.
Zgodnie z przepisami FCA, norma ICOBS 8.1 wymaga, aby roszczenia były rozpatrywane szybko i sprawiedliwie. Artykuł 22 RODO ma również zastosowanie w przypadku wykorzystywania danych osobowych wyłącznie do podejmowania zautomatyzowanych decyzji mających skutki prawne lub podobne istotne skutki, a wyrok Trybunału Sprawiedliwości Unii Europejskiej (TSUE) w sprawie C-634/21 (SCHUFA) wzmacnia zabezpieczenia dotyczące takich decyzji.
W przypadku ubezpieczycieli z UE unijna ustawa o sztucznej inteligencji klasyfikuje niektóre systemy sztucznej inteligencji wykorzystywane do oceny ryzyka i ustalania cen w ubezpieczeniach na życie i zdrowotnych jako systemy wysokiego ryzyka, co wiąże się z wymogami dotyczącymi zarządzania ryzykiem, przejrzystości i odpowiedzialności. Rozporządzenie DORA wprowadza dodatkowo wymogi dotyczące odporności operacyjnej oraz nadzoru zewnętrznego w przypadkach, gdy zewnętrzni dostawcy technologii wspierają funkcje krytyczne.
Mapa procesów powinna zatem wskazywać, gdzie wykorzystywana jest sztuczna inteligencja, jakie dane otrzymuje, w jaki sposób podejmowane są decyzje, gdzie odbywa się weryfikacja przez człowieka oraz jak traktowane są wyjątki. Rejestrowanie danych wejściowych, wyników, wersji modeli, zatwierdzeń, nadpisania i znaczników czasu sprawia również, że decyzje podlegają audytowi.
Te same mechanizmy kontroli mają zastosowanie do wykrywania nadużyć, gdzie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą sygnalizować podejrzane roszczenia do zbadania. Inteligentna automatyzacja działa najlepiej, gdy przepływy pracy, dane, decyzje i mechanizmy kontroli pozostają widoczne w całym procesie rozpatrywania roszczeń.
